• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.254-255
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• 2016

최근 IT 기술이 눈에 띄게 발전해 가고 있는 가운데 그 중에서도 사물인터넷 또한 많은 발전을 해오고 있다. 그러나 사물인터넷은 보안에 매우 취약한 단점이 있다. 그 중에서도 요즈음 사물인터넷을 대상으로 한 랜섬웨어 공격이 기승을 부린다고 전해진다. 그 중 웹에 접속하여 파일을 다운받는 경로가 가장 많이 감염되는 경우이다. 이처럼 사용자가 원치 않게 악성코드가 다운되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 고려하여 IoT 기기를 통해 파일을 다운 받거나 위험성이 있는 사이트에 방문 시 빅데이터를 사용하여 데이터를 먼저 분석하여 위험성 있는 구문을 삭제하거나 차단하여 안전한 데이터들만 사용자에게 전송하는 프로그램을 만들어 사용자의 디바이스를 보호하는 방향을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.254-257
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• 2024

5G 통신과 인공지능 기술이 발전하고, 사물인터넷 기기의 수가 증가함에 따라 종래의 정보보호체계를 우회하는 지능적인 사이버 공격이 증가하고 있다. 그러나, 종래의 기계학습 기반 멀웨어 탐지 방식은 이미 알려진 멀웨어만 탐지할 수 있으며, 새로운 멀웨어는 탐지가 어렵거나, 기존의 알려진 멀웨어로 잘못 분류되는 문제가 있다. 본 연구에서는 비지도학습을 사용하여 알려지지 않은 멀웨어를 탐지하고, 새롭게 탐지된 멀웨어를 새로운 라벨로 분류하여 재학습하는 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 기법을 제안한다. 다양한 데이터 환경에서 알려지지 않은 멀웨어 데이터가 탐지 모델로 입력될 때 제안한 방식의 성능을 평가했다. 실험 결과에 따르면 제안한 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 방법은 종래의 방식 대비 정확도를 약 16% 개선했다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.5
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• pp.1-9
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• 2022

As various services are linked to IoT(Internet of Things) and portable communication terminals, cyber attacks that exploit security vulnerabilities of the devices are rapidly increasing. In particular, cyber attacks targeting heterogeneous devices in large-scale network environments through advanced persistent threat (APT) attacks are on the rise. Therefore, in order to improve the effectiveness of the response system in the event of a breach, it is necessary to apply a data enrichment mechanism for the collected artifact data to improve threat analysis and detection performance. Therefore, in this study, by analyzing the data supplementation common elements performed in the existing incident management framework for the artifacts collected for the analysis of intrusion accidents, characteristic elements applicable to the actual system were derived, and based on this, an improved accident analysis framework The prototype structure was presented and the suitability of the derived data supplementary extension elements was verified. Through this, it is expected to improve the detection performance when analyzing cyber incidents targeting artifacts collected from heterogeneous devices.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.388-391
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• 2015

현재 개인정보보호법 및 정보보안에 대한 중요한 이슈가 되고 있다. 데이터 유출사고의 약 76%가 외부조직에서 발견되었고, 피해조직의 내부에서 발견된 비율 중 절반 이상이 최종 사용자에 의해 발견되었다. 관제대상과 범위가 주로 네트워크 영역으로 한정되어 있고 외부로부터 유입되는 공격에 대한 모니터링에 집중하는 보안관제 체계가 사고의 원인으로 파악되었다. 즉 내부 PC를 대상으로 하는 공격이나, 패턴기반의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 취약점을 이용한 APT공격, 사회공학적 공격 등에는 한계를 보이는 경우이다. 향후 사물인터넷(IoT)의 증가로 인하여 더 많은 취약점 공격과 대량의 비정형 데이터가 증가할 경우 내외부적인 공격에 보안 체계가 더 체계적이고 계층적 방어 보안 모델로 대응해야 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.103-104
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• 2016

사물 인터넷에서는 대부분의 기기가 와이맥스와 같은 무선 통신을 사용하는데 음영지역이 발생할 경우 펨토셀이 필요하다. 펨토셀은 안전적인 통신을 제공하지만 외부에서 무선 송신을 통해 접근할 수 있어 중간자 공격이 발생하기 쉽다. 강제 지연 인터락 프로토콜은 중간자 공격을 탐지하지만 고정된 지연 시간을 통해 패킷 전송 시간은 일정하다. 본 논문은 평가 함수를 사용하여 동적 지연 시간 결정을 통해 패킷 전달 시간에 대해 감소하는 방법을 제안한다. 이로 인해 제안 기법에서는 지연 시간이 효율적으로 감소하여 전송 속도를 향상한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.5
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• pp.30-37
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• 2021

Various devices are connected to the Internet, and attacks using the Internet are occurring. Among such attacks, there are attacks that use malicious URLs to make users access to wrong phishing sites or distribute malicious viruses. Therefore, how to detect such malicious URL attacks is one of the important security issues. Among recent deep learning technologies, neural networks are showing good performance in image recognition, speech recognition, and pattern recognition. This neural network can be applied to research that analyzes and detects patterns of malicious URL characteristics. In this paper, performance analysis according to various parameters was performed on a method of detecting malicious URLs using neural networks. In this paper, malicious URL detection performance was analyzed while changing the activation function, learning rate, and neural network structure. The experimental data was crawled by Alexa top 1 million and Whois to build the data, and the machine learning library used TensorFlow. As a result of the experiment, when the number of layers is 4, the learning rate is 0.005, and the number of nodes in each layer is 100, the accuracy of 97.8% and the f1 score of 92.94% are obtained.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.3
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• pp.667-678
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• 2016

Due to a development of the cable/wireless network infra, the traffic as big as unable to compare with the past is being served through the internet, the traffic is increasing every year following the change of the network paradigm such as the object internet, especially the traffic of about 1.6 zettabyte is expected to be distributed through the network in 2018. As the network traffic increases, the performance of the security infra is developing together to deal with the bulk terabyte traffic in the security equipment, and is generating hundreds of thousands of security events every day such as hacking attempt and the malignant code. Efficiently analyzing and responding to an event on the attack attempt detected by various kinds of security equipment of company is one of very important assignments for providing a stable internet service. This study attempts to overcome the limit of study such as the detection of Tor network traffic using the existing low-latency by classifying the anonymous network by means of the suggested algorithm about the event detected in the security infra.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.3
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• pp.19-25
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• 2018

Endpoint security is a method of ensuring network security by thoroughly protecting multiple individual devices connected to the network. In this study, we survey the functions and features of various commercial products of endpoint security. Also we emphasizes the importance of endpoint security to respond to the increasingly intelligent and sophisticated security threats against the cloud, mobile, artificial intelligence, and IoT based sur-connection era. and as a way to improve endpoint security, we suggest the ways to improve the life cycle of information security such as preemptive security policy implementation, real-time detection and filtering, detection and modification.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.1
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• pp.1-7
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• 2023

Cases in which personal terminals or servers are infected by ransomware are rapidly increasing. Ransomware uses a self-developed encryption module or combines existing symmetric key/public key encryption modules to illegally encrypt files stored in the victim system using a key known only to the attacker. Therefore, in order to decrypt it, it is necessary to know the value of the key used, and since the process of finding the decryption key takes a lot of time, financial costs are eventually paid. At this time, most of the ransomware malware is included in a hidden form in binary files, so when the program is executed, the user is infected with the malicious code without even knowing it. Therefore, in order to respond to ransomware attacks in the form of binary files, it is necessary to identify the encryption module used. Therefore, in this study, we developed a mechanism that can detect and identify by reverse analyzing the encryption module applied to the malicious code hidden in the binary file.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.198-201
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• 2021

무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.